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00:00:01,070 --> 00:00:09,349
Bueno, pues aquí tenemos una aplicación de Learning ML para el reconocimiento de componentes de robótica.

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00:00:09,349 --> 00:00:24,089
Entonces he creado estos componentes, una placa, final de carrera, aquí tenemos una lámpara, relé, sensor de ultrasonidos, ¿de acuerdo?

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00:00:24,510 --> 00:00:27,449
Son diferentes elementos que hemos ido creando.

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00:00:27,449 --> 00:00:44,570
A continuación lo que hemos hecho es realizar el entrenamiento y aquí en esta parte, en el momento que yo coloque alguna imagen, puedo obtener la probabilidad de reconocimiento de estos elementos.

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00:00:44,570 --> 00:01:06,269
En la parte de Scratch he ido creando diferentes disfraces que van asociados sus nombres con los nombres de los grupos de fotografías que se creó y también poniendo un determinado nombre en el fondo.

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00:01:06,269 --> 00:01:25,569
De tal forma que cuando la aplicación o el programa que va a procesar esto va a ser este programita y vamos a ver la capacidad que tiene de reconocimiento de los diferentes elementos.

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00:01:25,569 --> 00:01:32,849
Entre elemento y elemento, cuando no hay ninguno, siempre va a aparecer por defecto este lámpara.

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00:01:34,109 --> 00:01:47,689
Entonces ahora voy a colocar otro elemento, en este caso es un sensor de ultrasonidos y parece que lo reconoce.

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00:01:47,689 --> 00:01:59,730
Ahora voy a colocar otro elemento, que es una placa, que parece que la reconoce también.

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00:02:01,069 --> 00:02:11,240
Tenemos también otro tipo de placa, que es la de microbit.

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Entonces vemos que va reconociendo los diferentes tipos de elementos y funciona bastante bien.

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00:02:21,659 --> 00:02:35,960
Hay componentes con los cuales se suele confundir, sobre todo cuando los componentes son pequeños, como un diodo, como puede ser una LDR, pero en general funciona bastante bien.

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todo va a depender de la calidad de la imagen, de las fotografías que se introduzcan. Muchas

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00:02:43,800 --> 00:02:46,180
gracias y espero que haya sido de vuestro interés.